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问RStudio图形设备对于mac上的空间对象来说非常慢。
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Stack Overflow用户

提问于 2021-01-20 06:22:15

回答 1查看 258关注 0票数 1

我最近得到了一个新的macbook pro，它有一些与R图形相关的问题。在绘制sf对象时，R的工作速度非常慢。我找到了一个关于这个问题的几年前的帖子(这里：https://github.com/rstudio/rstudio/issues/3866)，但没有提出任何解决方案。作为参考，RStudioGD绘制对象的速度比pdf慢300倍，这让我抓狂。在这里分享上面链接中的可重现示例(尽管系统时间号是我的)：

从上面的链接复制<<=：==>>

我想绘制在这里找到的缅甸的shapefile：

https://gadm.org/download_country_v3.html

library(rgdal)
library(sp)
tdir = tempdir()

get_poly = function() {
  tmp = tempfile(tmpdir = tdir)
  download.file(
    'https://biogeo.ucdavis.edu/data/gadm3.6/shp/gadm36_MMR_shp.zip',
    tmp
  )
  
  unzip(tmp, exdir = tdir)
  
  readOGR(tdir, 'gadm36_MMR_0', stringsAsFactors = FALSE)
}

用RStudioGD绘制要比pdf慢得多：

mmr = get_poly()
system.time(plot(mmr))
#    user  system elapsed 
# 128.162   0.510 129.271 
unlink(tdir, recursive = TRUE)

重新启动R以清除缓存/开销，然后再次运行：

mmr = get_poly()
tpdf = tempfile(tmpdir = tdir, fileext = 'pdf')
system.time({
  pdf(tpdf)
  plot(mmr)
  dev.off()
})
#    user  system elapsed 
# 0.423   0.027   0.460 
unlink(tdir, recursive = TRUE)

所以使用外部设备大约要快300倍…有什么想法吗？

png也只需不到1秒

来自链接===>>的<<=结束拷贝

我使用的是macOS Big Sur 11.1 RStudio版本1.3.1093

(我在这里发布了一些与图形相关的模糊问题：quartz device behaving strangely after mac update - R mac，但我不确定这两者是否相关)。

rgeo

graphics

spatial

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2021-01-21 09:47:20

我不能在没有mac的情况下重现这个问题，但你可以试着把文件作为sf对象而不是SpatialPolygonsDataFrame来读取。

使用sf::read_sf()将返回一个sf对象。readOGR()函数返回较旧(且更难使用)的sp对象类型。

library(sf)
library(ggplot2)

# Change the path to your downloaded / unzipped location
mmr <- read_sf('Downloads/delete_mmr/gadm36_MMR_0.shp')

head(mmr)

Simple feature collection with 1 feature and 2 fields
geometry type:  MULTIPOLYGON
dimension:      XY
bbox:           xmin: 92.1725 ymin: 8.824445 xmax: 101.1768 ymax: 28.54326
geographic CRS: WGS 84
# A tibble: 1 x 3
  GID_0 NAME_0                                                                                 geometry
  <chr> <chr>                                                                        <MULTIPOLYGON [°]>
1 MMR   Myanmar (((97.79915 8.83028, 97.79944 8.830002, 97.79972 8.830002, 97.8 8.829722, 97.80222 8...

#base plot:
plot(mmr)

# ggplot2 (recommended)
ggplot(mmr) + geom_sf()

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/65800377

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